Name: InternLM2-Chat-20B
Rating: 1 (12 reviews)
Author: Shanghai AI Laboratory

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Lista de modelos AL

InternLM2-Chat-20B

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20B

Modelo Parâmetro Quantidade

Shanghai AI Laboratory

Organização afiliada

Código aberto

Tipo de licença

11 de Janeiro de 2024

Tempo de liberação

Site oficial

Documentação do modelo

Relatório Técnico

Introdução ao modelo

A segunda geração do modelo InternLM, chamada InternLM2, inclui modelos em duas escalas: 7B e 20B.

Pontuação abrangente Diálogo de idiomas Reserva de conhecimento Associação de Raciocínio Cálculo matemático Escrita de código Comando seguindo

Deslize para a esquerda e para a direita para ver mais

Capacidade de compreensão de idiomas

Muitas vezes, faz mal julgamentos semânticos, levando a óbvias desconexões lógicas nas respostas.

3.6

Escopo de cobertura do conhecimento

Possui uma base básica de conhecimento enciclopédico, mas não tem profundidade e sofre de informações desatualizadas.

6.0

Capacidade de raciocínio

Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.

1.8

Comparação de modelos

InternLM2-Chat-20B vs Qwen2.5-7B-Instruct Assim como o Qwen2, os modelos de linguagem Qwen2.5 suportam até 128K tokens e podem gerar até 8K tokens. Eles também mantêm suporte multilíngue para mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês, árabe e muito mais.

InternLM2-Chat-20B vs GPT-4o-mini-20240718 GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.

InternLM2-Chat-20B vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 Gemini 2.5 Pro é um modelo lançado pela equipe de pesquisa em inteligência artificial Google DeepMind, utilizando o número de versão Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.

InternLM2-Chat-20B vs DeepSeek-V2-Chat-0628 DeepSeek-V2 é um forte modelo de linguagem Mixture-of-Experts (MoE), caracterizado por treinamento econômico e inferência eficiente. Ele consiste em 236 bilhões de parâmetros no total, dos quais 21 bilhões são ativados para cada token. Em comparação com o DeepSeek 67B, o DeepSeek-V2 apresenta um desempenho superior, economizando 42,5% nos custos de treinamento, reduzindo o cache KV em 93,3% e aumentando a capacidade máxima de geração em 5,76 vezes.

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InternLM2.5-Chat-7B A 2.5ª geração do modelo InternLM, InternLM2.5, inclui modelos em três escalas: 1,8B, 7B e 20B.

InternLM3-8B-Instruct InternLM3-8B-Instruct é um modelo de instrução de alto desempenho e baixo custo com 8 bilhões de parâmetros, projetado para raciocínio complexo e interação suave, suportando tarefas avançadas de raciocínio e aplicativos intensivos em conhecimento por meio de modos de pensamento profundo e resposta normal.

InternLM2-Chat-20B A segunda geração do modelo InternLM, chamada InternLM2, inclui modelos em duas escalas: 7B e 20B.

InternLM2.5-Chat-7B A segunda geração e meia do modelo InternLM, InternLM2.5, inclui modelos em três escalas: 1,8B, 7B e 20B.

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